Datavitenskap har revolusjonert verden. Vi er alle klar over at det er noe innen datavitenskap som skiller det fra hverandre og gjør det å være datavitenskapsmann til en av de beste jobbene i det tjueførste århundre.
Viktigheten av datavitenskap
Datavitenskap kan brukes av selskaper til å administrere og trekke ut forskjellige data fra store informasjonsmasser. Dette kan hjelpe bedrifter med å produsere bedre produkter og tjenester for sine kunder ved å konsekvent analysere tilbakemeldinger og anmeldelser. Dette hjelper ulike ingeniør- og forretningsfirmaer med å forbedre seg selv og ta ulike forretningsbeslutninger.
Visste du også at datavitenskap kan hjelpe deg med å forutsi hva den neste scenen i en film eller et drama vil være, eller hvordan mennesker fra forskjellige kulturer og økonomiske bakgrunner vil reagere på forskjellige ting, eller til og med fremtiden? Er det ikke overraskende nok? Ja, det er det virkelig!
Predictive Casual Analytics
Nå er dette den viktigste typen analyse innen datavitenskap. Anta at du vil forutsi et utfall i fremtiden. For eksempel, hvis du låner noen penger, og du vil vite om de vil betale tilbake pengene dine i tide eller ikke bare for å være sikker, kan du lage en modell basert på prediktiv tilfeldig analyse som du kan sjekke deres tidligere tilbakebetaling av penger på registrerer for å vite om de har en historie med å forsinke nedbetalingen av et lån. Derfor kan du vite om du skal låne dem dine verdifulle penger eller ikke.
Prescriptive Analytics
Denne modellen kan brukes til å ta noe som intelligent kan ta beslutninger på egen hånd. For eksempel er det visse tilfeller der du vil vite om du skal gjøre noe eller ikke. I slike tilfeller kan du ta hjelp fra en slik modell. Det er klart at en datamaskin ikke kan tenke alene. Derfor må noen data mates til maskinen på forhånd for å få den til å tenke på en lignende måte og ta en passende beslutning. Det beste eksemplet på en slik modell er Google Self Driving Car. Som navnet selv tilsier, kan en slik bil ta beslutninger på egen hånd om når den skal svinge og når den ikke skal, og om den skal svinge til venstre eller høyre bare ved å vite plasseringen av stedet via GPS hvor passasjeren ønsker å gå.
Maskinlæring for å gjøre spådommer
Anta at du vil forutsi fremtidige trender for noe, så kan denne modellen komme godt med. Denne modellen brukes mye av forskjellige selskaper over hele verden for å studere tidligere trender og deretter forutsi fremtiden deretter.
Maskinlæring for å forutsi mønstre
Anta at det ikke er noen spesiell parameter du må trekke ut dataene fra. Deretter kan du ved hjelp av denne modellen trene en datamaskin til å lete etter forskjellige repeterende mønstre i data og trekke ut noe meningsfylt fra den. Dette er også en mye brukt modell.
Derfor er omfanget av datavitenskap veldig stort, og man kan gjøre mye forskning hvis man virkelig er interessert i det. Det er opp til datavitenskaperen hvilken disiplin innen datavitenskap han ønsker å spesialisere seg på.
